Exploring the Mental Health Challenges of Emergency Medicine and Critical Care Professionals: A Comprehensive Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Burnout and depression are global problems affecting healthcare providers, especially those working in stressful departments such as emergency departments (EDs) and critical care units (CCUs). However, pooled data analysis comparing healthcare providers operating in the ED and CCU is yet to be conducted. Therefore, this meta-analysis was systematically conducted to investigate and compare the prevalence of burnout and depression among emergency medicine (EM) and critical care medicine (CCM) professionals. We systematically searched for articles related to our research topic using the database search method and manual search method, which involved reviewing the reference lists of articles from electronic databases for additional studies. After screening the literature from the databases using the eligibility criteria, a quality appraisal using the Newcastle-Ottawa scale was performed on the eligible studies. In addition, a meta-analysis using the Review Manager software was performed to investigate the prevalence rates of burnout and depression. A total of 10 studies with 1,353 EM and 1,250 CCM professionals were included for analysis in the present study. The pooled analysis did not establish any considerable differences between EM and CCM healthcare workers on the prevalence of high emotional exhaustion (EE) (odds ratio (OR) = 1.01; 95% confidence interval (CI) = 0.46-2.19; p = 0.98), high depersonalization (OR = 1.16; 95% CI = 0.61-2.21; p = 0.64), low personal accomplishment (PA) (OR = 0.87; 95% CI = 0.67 - 1.12; p = 0.28), and depression (OR = 1.20; 95% CI = 0.74-1.95; p = 0.45). Moreover, pooled data showed no considerable differences in EE scores (mean difference (MD) = -1.07; 95% CI = -4.24-2.09; p = 0.51) and depersonalization scores (MD = -0.31; 95% CI = -1.35-0.73; p = 0.56). However, EM healthcare workers seemed to have considerably lower PA scores than their CCM counterparts (MD = 0.12; 95% CI = 0.08-0.16; p < 0.00001). No considerable difference was recorded in the prevalence of burnout and depression between EM and CCM healthcare workers. However, our findings suggest that EM professionals have lower PA scores than CCM professionals; therefore, more attention should be paid to the mental health of EM professionals to improve their PA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».